Еще одна причина важности А/В-тестирования заключается в том, что оно четко показывает: казалось бы, небольшие изменения могут привести к огромным последствиям. Как говорит Бенсон, «меня все время поражает, как мелкие незначительные факторы способны оказать столь огромное влияние».

В декабре 2012 года компания Google изменила свою рекламу: на квадратиках появились направленные вправо стрелки{145}.

Обратите внимание, как странно выглядят эти стрелки – они абсолютно ни на что не указывают. В самом деле, когда они появились впервые, многие посетители Google отнеслись к ним критически{146}. Зачем добавлять бессмысленные стрелки на рекламе, задумались они.

Google защищает свои бизнес-секреты, поэтому ее сотрудники не стали сообщать, насколько ценными были эти стрелки. Единственная информация, которую удалось узнать: этот вариант победил в А/B-тестировании. Причина, по которой Google добавила их, заключатся в том, что очень много людей захотели туда нажать. В результате, это незначительное и, казалось бы, бессмысленное изменение принесло Google и ее рекламным партнерам кучу денег.

А вы можете найти эти небольшие хитрости, которые способствуют получению такой огромной прибыли? Вам следует проверить многие моменты – даже те, которые кажутся тривиальными. На самом деле пользователи Google неоднократно замечали, что реклама сначала чуть-чуть меняется, а затем возвращается к своему прежнему виду. В этих случаях они невольно становятся членами рабочей группы А/В-тестирования, но при этом получают лишь возможность видеть эти незначительные изменения.

Экспериментальное центрирование (не работает)

Эксперимент Green Star (не работает)

Эксперимент с новым шрифтом (не работает)

Показанные выше изменения не пошли в дело. Они не сработали. Но они были частью процесса отбора победителей. Дорога к кликабельной стрелке вымощена уродливыми звездами, ошибочным расположением текста и бесполезными шрифтами.

Бывает весело угадывать, что же заставляет людей кликать на кнопки. Если вы демократ, то вам может быть приятно знать, что тестирование принесло Обаме больше денег. Но у А/Б-тестирования есть и темная сторона.

В своей замечательной книге «Irresistible» («Непреодолимость») Адам Алтер пишет о создании поведенческих зависимостей в современном обществе{147}. Многие люди сегодня признаются, что им бывает все труднее выключить интернет.

Мой любимый набор данных – поисковые запросы в Google – может дать нам некоторые подсказки относительно того, что люди считают наиболее привлекательным. По статистике Google, большинство зависимостей остаются прежними, такими, с которыми люди боролись в течение многих десятилетий – например, наркотики, секс и алкоголь. Но интернет начинает заявлять о своем присутствии в этом списке все громче – «порно» и Facebook входят в десятку самых распространенных зависимостей.

А/В-тестирование может играть важную роль в создании так сильно затягивающей людей сети.

Тристан Харрис, «специалист по этике», слова которого цитируются в «Irresistible», объясняет, почему людям так трудно сопротивляться притяжению определенных сайтов: «С другой стороны экрана находятся тысячи людей, чья работа состоит в том, чтобы сломать вашу способность к саморегуляции».

И эти люди используют А/В-тестирование.

С помощью испытаний Facebook может определить, что конкретная кнопка конкретного цвета заставляет людей чаще возвращаться на сайт. Тогда исследователи меняют цвет кнопки. Затем они могут понять, что конкретный шрифт заставляет людей чаще возвращаться на сайт. Поэтому они меняют шрифт. Затем они могут выяснить, что получение людьми электронных писем в определенное время заставляет их приходить на сайт чаще. Поэтому они отправляют электронную почту именно в это время.

Довольно скоро Facebook стал весьма оптимизированным с точки зрения повышения количества времени, которое люди тратят на него.

А/В-тестирование чаще всего является инструментом игровой индустрии. Как говорит Алтер, проводится А/Б-тестирование различных версий игры World of Warcraft. В одной миссии можно убить кого-то. В другой – спасти кого-то. Дизайнеры могут дать игрокам различные образцы различных миссий, а затем посмотреть, какие из них будут пользоваться наибольшей популярностью. Они могли бы увидеть, например, что миссия по спасению кого-то привлекает на 30 % больше пользователей. Если они испытывают много, очень много миссий, то начинают находить все больше и больше победителей A/B-тестирования. Эти 30 % побед складываются до тех пор, пока не получится игра, в которую играют многие взрослые геймеры.

Если вы немного встревожены этим, знайте – я тоже. И в конце этой книги мы немного поговорим об этических последствиях, а также о других аспектах больших данных. Хорошо это или плохо, но эксперименты – главный инструмент в арсенале ученых. В этом наборе инструментов имеется еще одна форма исследований. Она была использована для того, чтобы задавать различные вопросы – в том числе о том, насколько эффективно работает телевизионная реклама.